物联网未来的发展方向是什么？

行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

定义

所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

物联网行业发展前景及趋势分析

1、产业物联网占比逐渐上升

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、市场规模不断增大

目前，物联网在全球呈现快速发展趋势，欧、美、日、韩等国均将物联网作为重要战略新兴产业推进，但在繁荣景象背后却仍存在着众多阻碍发展的因素。其中核心标准的缺失，尤其是作为顶层设计的物联网参考架构等基础标准目前仍处于空白，基于争夺物联网产业主导权，各国对国际标准方面的竞争亦日趋白热化。

新冠疫情对于物联网行业来说犹如达摩利斯之剑，一方面疫情导致全球技术供应链出现一定的停滞期，另一方面疫情助推中国物联网的渗透。2020年无人工厂、无人配送、无人零售、远程教学、远程医疗等“无接触经济”的爆发均离不开物联网技术的支撑。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来5年中国物联网的发展将保持高速增长，到2026年市场规模超过6万亿元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。

　
　大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。

　
　数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。

1价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。

11成就大数据的“第四个V”

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。

　
　虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。

　
　另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？

BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

12变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？

　
　无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。

　
　因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。

121数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度

　
　在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

122数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”

　
　在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。

123数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛

　
　大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。

124数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化

　
　在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。

　
　例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。

2应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践

　
　金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。

21大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

211海外实践：全面尝试

2111银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”

　
　在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。

　
　BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。

　
　银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。

　
　相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。

　
　银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的yhk交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。

　
　客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。

　
　在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。

　
　银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。

　
　BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。
　
　银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

在最初阶段，此类机构的存在仅仅是为了满足自有电商平台的支付需求，简单提供与各家银行之间的网关接口。但随着电子商务在中国蓬勃发展，尤其随着海量用户数据的积累，互联网企业逐渐了解到用户在金融服务方面的需求和偏好，其提供的金融服务便开始从简单的支付渗透到了转账汇款、小额信贷、现金管理、资产管理、供应链金融、基金和保险代销等银行核心业务领域。在金融脱媒的背景下，这种渗透尤为显得令人担忧，意味着金融业和互联网企业的转型方向出现了战略重叠，均朝着“金融服务方案提供者”这条高附加值的路线进军。 在现今中国市场，根植于互联网行业的“类金融公司”主要有以下四种类型： 平台依托型。此类互联网金融公司拥有成熟的电商平台和庞大的用户基础，通过与各大银行、通信服务商等合作，搭建 “网上线下”全覆盖的支付渠道，在牢牢把握支付终端的基础上，经过整合、包装商业银行的产品和服务，从中赚取手续费和息差，并进一步推广其他增值金融服务。代表企业包括阿里巴巴集团旗下的支付宝、腾讯集团旗下的财付通、盛大集团旗下的盛付通等。 行业应用型。面向企业用户，通过深度行业挖掘，为供应链上下游提供包括金融服务、营销推广、行业解决方案等一揽子服务，获取服务费、信贷滞纳金等收入。代表企业包括汇付天下、快钱和易宝。 yhk收单型。此类互联网金融公司在发展初期通过电子账单处理平台和银联POS终端为线上商户提供账单号收款、账户直冲等服务，获得支付牌照后转为yhk收单盈利模式。拉卡拉为其中较为成功的典型。 预付卡型。通过发行面向企业或者个人的预付卡，向购买人收取手续费，与银行产品形成替代，挤占银行用户资源。代表企业包括资和信、商服通、百联集团等。 2005年以来，互联网金融发展可谓风起云涌。近年银行监管部门对互联网金融企业开闸发放支付结算、金融产品代销等牌照，更为此类公司的规范健康发展进一步夯实了基础。与传统商业银行相比，互联网金融企业在创新、整合、定制化服务方面拥有核心优势。通过运用云计算、大数据、物联网、定位服务等前沿信息技术大量进行金融服务创新；通过打通金融机构、移动运营商、商户、用户等产业链各环节进行金融服务整合；通过数据挖掘，精确把握产业链资金流向，以此提供定制化金融服务充满创新精神的互联网企业正在沿着数据的路线，迅速侵吞传统银行业的版图。 便捷与安全，互联网金融的两要素 互联网金融企业优势种种，最终落实在用户端只简化成两个字：便捷。“关注用户体验”“致力界面友好”，互联网产品的设计理念在金融支付应用中亦体现得淋漓尽致。“小额快捷支付”使用户摆脱了U盾等安全防护产品的繁琐 *** 作，二维码扫描、语音支付等近场NFC应用使“无磁无密”概念延伸到线下，阿里金融甚至革新了传统的信贷理念，以商家在淘宝或天猫上的现金流和交易额作为放贷评估标准，建立了无担保、无抵押、纯信用的小额信贷模型，从申请贷款到发放只需要几秒钟。 越来越快的生活节奏使“便捷”成为多数用户的首选，这一点还体现在金融支付工具的功能集成化。与单独某一家银行或基金公司所能提供的产品相比，互联网金融企业提供的虚拟钱包有更多接口，所能集成的功能更加多元，这无疑简化了用户的支付界面，更容易赢得使用者的青睐。 然而就金融这一特殊产品而言，便捷性与安全性存在显著的矛盾对立。如何保证自有资金、客户备付金、客户信息、运行和业务系统的安全，强化客户身份的识别，规范业务运作，是跨界的互联网金融公司需要着重考虑的问题。此外，以全新的信贷模式涉足贷款领域，未来究竟是否会积累巨大风险，新兴的网络金融公司无法给出肯定的答案。目前，互联网支付公司只有客户交易数据，没有资金流向数据，数据库不能有效掌握贷款人的资金流向，信用风险判断可能发生失误。交易数据是否能支撑金融模型，金融模型是否能确定把违约率降到一定概率，都需要时间来验证。 就风险控制而言，传统银行毫无悬念地完胜了互联网支付公司。此外，富有 *** 作经验、对软硬件投入巨资的商业银行在处理大批量订单时也可以更好地保持系统稳定性。“双十一”网络购物节当天，由于百万订单同时涌入，支付宝一度无法正常支付。根据易观智库预测，2015年中国第三方互联网支付交易规模将达到139万亿元，对于资本短缺、盈利渐薄的第三方支付企业来说，是否有能力提升安全和稳定性，迟早会成为一个不得不面对的问题，这或者也为传统商业银行参与竞争提供了砝码。 信息，决战互联网金融的核心价值 过去，企业通过与IT公司、银行、物流公司三方合作来整合“三流”，如今出现了跨界于IT和银行之间的互联网金融企业，其本身就已做到“合一”，天然比银行更具有数据挖掘方面的优势。除资金流信息以外，互联网金融公司还留存了海量的结构和非结构化交易信息，包括历史交易记录、客户交互行为、海关进出明细等，可为精准营销和定制服务提供数据支撑，进一步增加客户黏性。 只有拿到更多的信息，做到精准定位和推送，才能设计出对客户更有吸引力的金融服务方案，这就是互联网金融和传统银行之间的核心战略冲突——谁都想将真正具有高附加值的、通过信息挖掘发现的增值业务拿在自己手中。在互联网金融公司的未来蓝图中，金融业将会划江而治：银行的市场定位是金融基础网络、业务骨干和金融后台，支付公司则是业务触角和支付前端。它们将这种合作描述为“小江小河最终汇入大海”，商业银行的角色将成为只是为互联网金融公司提供备付金和自有资金托管服务的工具。 这样的界线无疑切断了银行和客户之间的联系，因为谁掌握了支付终端，谁就掌握了客户的全部信息，以及基于数据挖掘而产生一系列手续费和佣金收入。如果客户不再使用xyk，银行就不再掌握用户支付通道和该通道所连接的全部用户信息，无论产品开发、市场营销、交叉销售都成为了无根之源。当银行彻底丢失丰富的前端信息，成为互联网企业的工具，其业务含金量就会大打折扣。以目前美国最大的互联网金融企业Paypal为例，该公司网上支付主要包括四个环节：终端、交换器、买卖处理器、清算和结算，只有最后一环连接到银行处理器，这一环节的清算结算业务免费提供给客户，前三个环节才是真正的数据业务，通过获得信息和交易细节形成收费性服务解决方案。免费的基础业务与收费的数据增值业务，这也是中国互联网金融的发展方向，如果银行继续放弃对用户支付终端和信息的争取，其信贷转型（偏向零售和小微企业）和经营转型（成为提供金融解决方案的服务型企业）将会遭遇来自行业外的强有力的冲击。 在巨大压力下，商业银行和物流行业纷纷往“三流合一”的方向探索，前者自建电商平台和物流公司，后者自建电商平台和金融服务公司。这不一定代表了通往未来的正确方向，毕竟行业分工精细化才是最终趋势，“大而全”的企业很难满足客户的全方位需求。但它体现出一种开放的态度，即在对“信息”这一宝贵资源的争夺中，必须超越行业的概念，与互联网公司、物流公司和电信运营商充分竞合，尽量将自身划入“信息掌握者”这一疆域，才能确保在未来有蛋糕可分。 移动支付，零售银行如何破局 就目前而言，互联网金融公司通过掌握“支付通道”而对银行产生威胁主要落在零售方面（个人和小微企业）。在B2B领域，由于交易单笔金额较大，交易双方对资金安全顾虑较多，客户更愿意选择安全信用度更好的传统商业银行。然而在零售业务方面，如何通过握住支付终端来黏住客户，却是商业银行亟需思考的问题。 互联网企业经常提到“ABC”这个概念，即Application(应用)－Bank(银行)－Customer(客户)，希望通过牢牢掌握“应用”（支付终端），确保自身“客户”不流失。身处这个链条中的“银行”需要考虑的则是，未来如果“应用”意味着唯一终端，“客户”要么选择多功能银行IC卡，要么选择手机虚拟钱包，究竟要如何在这场非此即彼的零和竞争中胜出，避免有朝一日客户跳开银行，“ABC”简化成为“AC”。 在上一轮线上支付终端的竞争中，商业银行无疑失去了先机，但这并不意味着彻底失去机会。事实上，目前第三方支付已进入战略转型期，趋势之一是O2O（Online to Offline从线上到线下），通过全业务线满足用户的整体支付需求；趋势之二是从自营电商到助力传统行业电商化，由满足需求向创造需求转型。在此过程中，商业银行和移动运营商同样也看到了机会。所谓O2O，主要是为了满足人们“3A”（Anytime, Anywhere, Anyway，任何时间、任何地方和任何方式）的消费需求，围绕移动支付解决方案展开。由于2013年将要出台移动支付国家标准，银行、第三方支付、移动运营商从去年起就蓄势待发开始布局。 2010年，美国移动支付公司Square方块刷卡器的出现引领了一场支付革命。丢弃了繁琐的现金交易和名目繁多的yhk，只需要一部智能手机或平板电脑就能完成付款，无现金、无卡片、无收据。其后，谷歌钱包和Paypal扫码技术出现，开始与移动刷卡器Square争夺市场份额。 可以说，即使在成熟的美国市场，移动支付市场也仍处于百家争鸣的战国时期。今天的中国移动支付市场，在成长性和竞争激烈程度上亦是如此。拉卡拉刷卡器采取类似Square便携刷卡器的发展模式，支付宝钱包类似于谷歌钱包，微信扫码类似于Paypal扫码，它们核心价值在于实现了全银行支付功能的聚合。在xyk刷线下POS机的时代，银联提供了这种聚合；在网上支付的时代，第三方支付提供了这种聚合；而在尘埃尚未落定的移动支付时代，究竟哪种产品更受欢迎，是“移动刷卡器”，“虚拟钱包”，还是即将换代的可实现NFC近场支付功能的“金融IC卡”；究竟哪种合作模式更容易胜出，是“第三方支付+银行”“银联+通讯”“银联+银行”“银行+手机制造商”，还是跨平台的广泛合作，所有人都不得而知。唯一可以肯定的是，简便易用是永恒的方向。现金的发展用了300年，yhk的发展用了50年，网络支付发展已经有10年，而移动支付成为主流，也许速度会更加惊人。 从互联网金融角度重新审视商业银行运营 立足客户体验提升，重新审视金融产品设计。互联网金融之所以异军突起，一个重要原因是它提供了更加简便和个性化的金融解决方案。介质单一化、功能多元化是未来的大方向，这就要求商业银行重新思索“用户界面”，是在柜面摆满琳琅满目的xyk、理财或者其他产品，还是给客户提供一个唯一的使用终端。这个终端（可以是卡，手机或者其他）的初始状态或许只加载了最基本的使用功能，如果需要其他附加功能模块，可以到“在线商店”自助添置，选择是单币种还是多币种卡，是货币基金xyk还是特约商户xyk，是可以在线购买贵金属还是扫描支付出租车费在理想状态下，它应该做到“一卡走天下”。自2013年起，新一代金融IC对磁条xyk的替代将会持续提速，给银行支付终端的更新换代提供了绝好契机。在掌控支付终端和提供增值信息服务的战争中，银行的“国界线”究竟怎么勘定，勘定在哪里，需要银行充分地参与竞争合作，积极与监管部门沟通，参与并力争主导用户习惯的培养和跨行业标准的制订，并将之体现在产品设计理念中。 立足客户结构层次演进，重新审视金融渠道建设。在线上支付时代，电子银行与物理网点两种渠道属于互为补充的并存关系。当电子支付从线上进入线下，可以随时随地满足任何环境下的金融服务需求，物理渠道因时因地制宜的个性化设计就显得格外重要。银行网点不应该也不能再“千人一面”，从最初选址到产品陈列，从前台风格到后台处理，未来银行物体渠道应当体现精准定位和区别化服务的概念，做到因时因地因人制宜。 力争客户服务效率改善，重新审视银行管理模式。互联网金融的快速发展给商业银行零售业务带来挑战的同时，也带来了开放合作的契机。“三流合一”的非金融企业通过精准定位零售客户的偏好，向其推送包括金融产品在内的各种消费品和服务，这种毛细血管的发达也许可以降低银行微零售的成本，或者间接带来银行日常涵盖不到的客户，从而使银行变得更加高效。未来，零售业务的标准化和批发化运作，可能离不开与包括第三方支付在内其他非金融机构的广泛合作。当客户越来越要求服务的个性化和集成化，银行或许需要重新考虑管理的“集中”和“分布”概念。在业务需求挖掘、客户评价反馈、产品回收机制方面，贴近客户的各地分支机构与手握海量数据的数据中心或许可以承担更多的职责。如何依托数据挖掘和信息平台，个性化满足每一名客户的个性化需求，是商业银行仍需细化思考的问题。 立足跨行业资本竞争，重新审视上市银行投资者关系管理。即使对于成熟的美国市场，O2O也是一个全新概念，可以说，物联网、云计算和移动支付几乎是在同一时间改变着地球两端金融版图的面貌。在这方面，中国的银行业并没有太多可以借鉴的对象。虽然目前，境内外银行业分析师还没有来得及将目光转移到这个问题上，但资本市场的资金流向其实已闻风而动。市场对互联网金融的未来无疑是看好的，阿里巴巴集团私有化引入PE投资20亿美元，名单包括了中投、国开金融、中信和淡马锡。京东商城再融资4亿美元，领投方为加拿大安大略教师退休基金。上述投资者都在资产组合中重仓配置了银行股，或者更偏好稳定而具有长期回报的公司。“资本总是稀缺的”，这种投资偏好的重叠和竞争方向的重叠同样令人警钟长鸣，提示商业银行在未来市值管理和资本规划中，需要更加关注资本市场资金流向及相关投资者行为的变化。 （作者单位：中国工商银行战略管理与投资者关系部）

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